L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 1760
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Non sembra pronto a rispondere in modo specifico. Non vedo una differenza fondamentale tra timeframe bassi e alti.
La differenza è che le tendenze dei prezzi più bassi compensano le tendenze dei prezzi più alti. La scala è ad alta frequenza, e l'ascesa verso il basso è a bassa frequenza. L'obiettivo è quello di ridurre il ritardo. Se diminuisco il ritardo fino a un'ora sulla fascia oraria ...
La differenza è che le tendenze a bassa frequenza compensano quelle ad alta frequenza. La scala è ad alta frequenza, e l'ascesa verso il basso è a bassa frequenza. i parametri della scala sono gli stessi, così come gli algoritmi dei parametri.
L'obiettivo è ridurre il ritardo.
Se vuoi diminuire il lag fino a un'ora da un lag di 15 minuti, avrai un profitto...
Solo un'altra canzone, sul ritardo:https://www.mql5.com/ru/forum/224374/page19#comment_13522664
La differenza è che nei prezzi più bassi le tendenze dei prezzi più alti compensano le tendenze dei prezzi più alti. La scala è ad alta frequenza, e l'ascesa verso il basso è a bassa frequenza. L'obiettivo è quello di ridurre il ritardo. Se prendo un 15 min lag meno di un'ora su un timeframe orario il profitto ci sarà...
Grazie per il dialogo. Andato a letto. )
Un pensiero è venuto, l'archiviatore può essere usato come un test di casualità. Random non sarà compresso dall'archiviatore.
Dovremmo testare cotier, diverse dimensioni, diversi campioni. Prova a fare la decomposizione in componenti per vedere se la compressione migliora.
Flac è un compressore peggiore, anche se sembra essere più adatto. Flac era anche interessante perché usa approssimazione + rumore.Un pensiero è venuto, l'archiviatore può essere usato come un test di casualità. Random non sarà compresso dall'archiviatore.
Necessità di controllare il cotier, diverse dimensioni, diversi campioni. Prova a fare la decomposizione in componenti, se la compressione migliora.
flac comprime peggio, anche se sembra essere più adatto. Rorschach: flac è peggio per la compressione, anche se sembra essere più adatto a questo tipo di compressione.Provate a comprimere un disco Pi - sicuramente non è casuale, ma l'archiviatore "indovinerà" prima di farlo).
Un pensiero è venuto, l'archiviatore può essere usato come un test di casualità. Random non sarà compresso dall'archiviatore.
Dovremmo testare cotier, diverse dimensioni, diversi campioni. Prova a fare una decomposizione dei componenti per vedere se la compressione migliora.
flac comprime peggio, anche se sembra essere più adatto. Rorschach: flac è peggio per la compressione, anche se sembra essere più adatto a questo tipo di compressione.E qual è il punto, per cambiare la serie in modo diverso, è chiaro perché e casuale è opportuno. Ma non è chiaro quale strada prendere - un nuovo tipo di compressione senza ridurre la qualità dell'originale o i metodi usati nella compressione da applicare alla serie e cosa guardare? fxsaber ha suggerito un problema di logica probabilistica per il trading oggi))))
Provate a comprimere il disco Pi - sicuramente non è casuale, ma l'archiviatore lo "indovina").
Pi deve essere al livello di casuale, il collegamento ha
e qual è il punto di cambiare la serie in modo diverso, è chiaro perché e casuale è appropriato. Ma non è chiaro quale modo di lavorare - un nuovo tipo di compressione senza ridurre la qualità dell'originale o i metodi usati nella compressione da applicare alla serie e cosa guardare? Oggi fxsaber ha proposto una logica probabilistica per il trading))))
È una specie di test di casualità. Se non ci sono dipendenze, non può essere compresso. Se ci sono, sarà compresso, e più modelli ci sono, più sarà compresso.
Solo un'altra canzone, sul ritardo:https://www.mql5.com/ru/forum/224374/page19#comment_13522664
L'ho cercato, ci sono punti validi nel thread, su cui sono d'accordo. Ma in qualche modo l'idea non viene evidenziata. Diversi TF sono diversi gradi di assottigliamento. e stiamo guardando serie assottigliate con diverse frequenze. E dopo diverse medie si evidenziano le onde di diverso assottigliamento. Dato che le onde si formano nella serie dei prezzi, le vediamo. Ma la serie dei prezzi è formata da onde di diversa frequenza. E quelli a più alta frequenza hanno un valore più piccolo dello spread. Ed è impossibile prevedere le basse frequenze con sufficiente precisione. Ma se decomponiamo e isoliamo correttamente le componenti ad alta frequenza e prendiamo in considerazione i parametri di quelle a bassa frequenza, allora c'è qualcosa in esso, almeno non ho visto alcun lavoro su questo argomento.
citazione da
...anche se questo approccio è classico :-) avere dei dati, usare una teoria traballante e supporre che abbiamo il diritto di descriverla con un polinomio, interpolare, controllare, e usare le radici del polinomio per l'estrapolazione...
è una specie di test di casualità. Se non ci sono dipendenze, non si comprime. Se ci sono, allora sarà compresso, più modelli ci sono, più sarà compresso.
Forse poi il contrario, come tester di rilevamento di pattern, solo allora si deve ottenere la logica della separazione dei pattern all'interno, ma questo è tutto. Mi piace l'idea con pi))))